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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于大数据信息挖掘的定位定姿在线学习方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115293239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210795775.7，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于大数据信息挖掘的定位定姿在线学习方法及系统是由陈思潼;朱锋;杨晓滕;覃伊朵设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据信息挖掘的定位定姿在线学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据信息挖掘的定位定姿在线学习方法及系统，其技术要点在于：所述方法包括以下步骤：获取在线数据；根据在线数据构建多维特征，利用基于密度的聚类与主成分分析结合的方法进行大数据信息挖掘，筛选出观测质量好、观测噪声稳定的数据；利用筛选后的数据结合决策树与神经网络算法进行进一步参数优化，更新定位定姿算法中的模型参数，获得更精确的结果；将得到的结果结合用户需要，进行输出或二次计算。本发明能够可以满足日常出行的定位精度需要；但针对更严格条件下的定位要求，同时也能满足针对普适的模型进行在线定制化的参数修正，从而进一步减小误差，提高定位定向精度。

本发明授权一种基于大数据信息挖掘的定位定姿在线学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据信息挖掘的定位定姿在线学习方法，所述方法包括以下步骤： 获取在线数据； 根据在线数据构建多维特征，利用基于密度的聚类与主成分分析结合的方法进行大数据信息挖掘，筛选出观测质量好、观测噪声稳定的数据；包括：对于庞大且不断更新的历元观测数据，采用基于密度的聚类与主成分分析结合的方法，对同类数据在特征维进行聚类，剔除数据库中偏离聚类中心超过阈值的历元数据；对于多样化的原始数据输入，利用主成分分析法对原始数据进行降维，利用决策树与神经网络结合的算法对定位定姿处理参数进行学习； 所述采用基于密度的聚类与主成分分析结合的方法包括：对在线数据完整性进行判断，若不完整，则丢弃数据；若完整则通过OPTICS聚类算法，并输出簇排序；判断簇排序与聚类中心的距离是否小于设置的阈值，若是，则丢弃数据；若不是则进行主成分分析； 利用筛选后的数据结合决策树与神经网络算法进行进一步参数优化，包括：决策树通过层次递进的属性判断，对数据进行划分；针对确定的神经网络算法类型，将待更新的各定位定姿处理参数作为神经网络输入，经过神经网络处理后将处理结果作为最新的处理参数参与定位定姿解算，更新定位定姿算法中的模型参数，获得更精确的结果； 将得到的结果结合用户需要，进行输出或二次计算。

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